通义灵码是阿里云推出的一款基于通义大模型的智能编程助手，支持Java、Python、Go等主流语言，并深度适配VSCode、JetBrains等开发环境。其核心功能包括自然语言转代码、跨文件上下文理解、行级/函数级实时补全、自动生成单元测试及性能优化建议等。此外，还提供知识问答引擎、文档智能生成和研发大数据分析等进阶功能，助力开发者提升效率。通过重构生产关系，将重复劳动转化为创造性工作，使技术债务可视化，推动人机协同编程新时代的到来。

通义灵码是阿里云推出的智能编程助手，已突破简单代码补全功能，成为全栈开发导航仪、架构思维催化剂、代码质量监督员和知识检索加速器。本文从基础到进阶，详细介绍了其高效操作技巧，包括精准生成、对话式编程、代码重构及技术文档交互等功能。同时提供团队级最佳实践、专家级配置指南及避坑建议，并展望未来实验性功能。通过将其视为“编程伙伴”，开发者可实现更高效的人机协作，优化工作流并提升生产力。

通义灵码是阿里云推出的一款专为开发者设计的智能编程助手，基于自主研发的大模型打造。它不仅具备代码生成、智能补全、代码优化和实时调试等功能，还通过垂直领域深度训练、多语言全栈支持以及与主流IDE无缝集成，大幅提升开发效率。真实案例显示，通义灵码可显著减少编码时间和错误率，助力开发者专注于业务逻辑。未来，它还将进一步理解业务需求、参与代码评审和跨团队协作，重新定义软件开发范式。立即体验，让AI赋能每一行代码！

通义灵码是一款基于通义千问代码大模型的智能编程工具，专为中文开发者设计。它不仅提供代码补全功能，还覆盖需求分析、架构设计、代码生成与缺陷检测等全链路开发场景。文章从核心架构（多模态代码模型设计）、关键算法突破（语义驱动生成与双引擎缺陷检测）及工程实践（低延迟优化与企业级部署）三个维度剖析其创新逻辑，并通过性能基准测试展示其优越性。未来，通义灵码将持续探索AI-Native开发范式，重新定义开发者生产力。

通义灵码是阿里云推出的一款AI智能编程助手，基于通义大模型打造，深度集成于主流IDE。它不仅提供全场景智能代码生成、对话式开发体验和工程化智能重构等功能，还通过百亿级参数大模型底座、企业级环境适配、私有化部署等优势，重新定义人机协作边界。在真实开发场景中，通义灵码显著提升API开发与算法优化效率，助力开发者从机械劳动转向创造性对话，开启人机协同的新时代。

在 2.0 阶段，我们目标是实现面向任务的协同编码模式，人的主要职责转变为任务的下发、干预以及最后结果的审查。在这个过程中，人的实际工作量开始减轻，AI 工作的占比显著提升。目前的 2.0 版本是我们最近上线的。

本文探讨了以通义灵码为代表的AI编码助手如何推动软件开发从“人驱动工具”向“人机协同创造”演进。文章分析了其技术突破，如意图理解、上下文感知和可解释性，并讨论了开发者价值链条的重构，包括需求抽象、架构设计与代码审查能力的提升。同时，文章展望了行业变革对开发者身份、云生态竞争及技术伦理的影响，强调在AI驱动的“寒武纪大爆发”前夜，唯有持续进化才能适应未来软件工程的“人机共生”文明。

全球AI编码工具形成“双极格局”，GitHub Copilot凭借先发优势主导市场，而通义灵码通过差异化路径突围。技术层面，通义灵码在中文语境理解、云原生绑定上展现优势；生态方面，Copilot依托GitHub开源生态，通义灵码则深耕阿里云企业协同场景；开发者心智战中，通义灵码以数据合规、本土化服务及定制化能力取胜。这场较量不仅是技术的比拼，更是生态逻辑与开发者需求的全面博弈，彰显中国AI编码工具“换道超车”的潜力。

中国AI编码工具如通义灵码、百度Comate等，正从西方产品的主导中突围。通过大模型精调、中文友好型理解及云原生赋能，构建差异化优势。这些工具不仅提升效率，还推动中国软件产业从使用者向标准制定者转变。然而，技术原创性、生态碎片化和开发者信任危机仍是挑战。未来目标不是取代现有工具，而是定义适合中国开发者的智能编码新范式。

通义灵码新上的外挂 Project Rules 获得了开发者的一致好评：最小成本适配我的开发风格、相当把团队经验沉淀下来，是个很好功能……

达沃斯调查显示，超4成老板计划2025-2030年因AI自动化削减员工。首当其冲的是软件工程行业，Anthropic CEO称AI可能在12个月内接管几乎所有代码编写工作。面对这一变革，程序员应如何应对？通义灵码作为基于通义大模型的AI研发辅助工具，提供代码生成、智能问答等功能，助力开发者适应AI原生研发新范式。现可直接参与项目，完成未实现功能！

通义灵码又上新外挂啦，Project Rules来了。当模型生成代码不精准，试下通义灵码 Rules，对抗模型幻觉，硬控 AI 根据你的代码风格和偏好生成代码和回复。

本教程适合HarmonyOS初学者，通过简单到复杂的步骤，通过层叠布局 + 动画，一步步实现这个"鸿蒙很开门"特效。

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在移动应用中，抽奖功能是一种常见且受欢迎的交互方式，能够有效提升用户粘性。本教程将带领大家从零开始，逐步实现一个九宫格抽奖效果，适合HarmonyOS开发的初学者阅读。

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carbon 是一个轻量级、语义化、对开发者友好的 Golang 时间处理库，提供了对时间穿越、时间差值、时间极值、时间判断、星座、星座、农历、儒略日 / 简化儒略日、波斯历 / 伊朗历的支持

当你又收到了项目新需求的时候，可以尝试下载并使用通义灵码，让通义灵码 AI 程序员跟你一起结伴编程，它具备多文件代码修改和工具使用的能力，可以与你结伴协同完成编码任务，如需求实现、缺陷修复、单元测试生成、批量代码修改等，成为你的左膀右臂。下面我们就跟AI程序员结伴编程完成前后端需求的开发吧！

原子性：指事务包含的所有操作要么全部成功，要么全部失败回滚，因此事务的操作如果成功就必须完全应用到数据库，如果操作失败则不能对数据库有任何影响。 一致性：指事务开始前和结束后，数据库的完整性约束没有被破坏。 隔离性：指当多个用户并发访问数据库时，比如操作同一张表时，数据库为每一个用户开启的事务，不能被其他事务的操作所干扰，多个并发事务之间要相互隔离。 持久性：指一个事务一旦被提交了，那么对数据库中的数据的改变就是永久性的，即便是在数据库系统遇到故障的情况下也不会丢失提交事务的操作。

死 信交换机和正常的交换机没有什么不同 , 如果一个包含死信的队列配置了dead-letter-exchange属性，指定了一个交换机，那么队列中的死信就会投递到这个交换机中，而这个交换机称为死信交换机 为队列绑定死信交换机 , 只需要设置队列属性 dead-letter-exchange即可

● 普通索引：最基本的索引，没有任何限制。 ● 唯一索引：索引列的值必须唯一，但可以有空值。可以创建组合索引，则列值的组合必须唯一。 ● 主键索引：是特殊的唯一索引，不可以有空值，且表中只存在一个该值。 ● 组合索引：多列值组成一个索引，用于组合搜索，效率高于索引合并。 ● 全文索引：对文本的内容进行分词，进行搜索。

表锁： 不会出现死锁，发生锁的冲突几率高，并发性低。 存储引擎在进行SQL数据读写请求前，会对涉及到的表进行加锁。 其中锁分为共享读锁和独占写锁：读锁会阻塞写，写锁会阻塞读和写。 行级锁： 会出现死锁，发生锁的冲突几率低，并发性高。 InnoDB引擎支持行锁，与Oracle不同，MySQL的行锁是通过索引加载的，也就是说，行锁是加在索引响应的行上的，要是对应的SQL语句没有走索引，则会全表扫描，行锁则无法实现，取而代之的是表锁，此时其它事务无法对当前表进行更新或插入操作。 行级锁注意事项： 行级锁必须有索引才能实现，否则会自动锁全表，那就不是行锁了。 两个事务不能锁同一个索引。 in

选择使用RabbitMQ是因为RabbitMQ的功能比较丰富 , 支持各种消息收发模式(简单队列模式, 工作队列模式 , 路由模式 , 直接模式 , 主题模式等) , 支持延迟队列 , 惰性队列而且天然支持集群, 保证服务的高可用, 同时性能非常不错 , 社区也比较活跃, 文档资料非常丰富 使用MQ有很多好处： ● 吞吐量提升：无需等待订阅者处理完成，响应更快速 ● 故障隔离：服务没有直接调用，不存在级联失败问题 ● 调用间没有阻塞，不会造成无效的资源占用 ● 耦合度极低，每个服务都可以灵活插拔，可替换 ● 流量削峰：不管发布事件的流量波动多大，都由Broker接收，订阅者可以按照自己的速度去

Redis分布式锁主要依靠一个SETNX指令实现的 , 这条命令的含义就是“SET if Not Exists”，即不存在的时候才会设置值。 只有在key不存在的情况下，将键key的值设置为value。如果key已经存在，则SETNX命令不做任何操作。 这个命令的返回值如下。 ● 命令在设置成功时返回1。 ● 命令在设置失败时返回0。 假设此时有线程A和线程B同时访问临界区代码，假设线程A首先执行了SETNX命令，并返回结果1，继续向下执行。而此时线程B再次执行SETNX命令时，返回的结果为0，则线程B不能继续向下执行。只有当线程A执行DELETE命令将设置的锁状态删除时，线程B才会成功执行S

springboot项目在启动的时候, 首先会执行启动引导类里面的SpringApplication.run(AdminApplication.class, args)方法 这个run方法主要做的事情可以分为三个部分 : 第一部分进行SpringApplication的初始化模块，配置一些基本的环境变量、资源、构造器、监听器 第二部分实现了应用具体的启动方案，包括启动流程的监听模块、加载配置环境模块、及核心的创建上下文环境模块 第三部分是自动化配置模块，该模块作为springboot自动配置核心，在后面的分析中会详细讨论

在使用RabbitMQ进行消息收发的时候, 如果发送失败或者消费失败会自动进行重试, 那么就有可能会导致消息的重复消费 , 具体的解决方案其实非常简单, 为每条消息设置一个唯一的标识id , 将已经消费的消息记录保存起来 , 后期再进行消费的时候判断是否已经消费过即可 , 如果已经消费过则不消费 , 如果没有消费过则正常消费

首先两者都是用的是B+树索引，但二者的实现方式不同。 对于主键索引，InnoDB中叶子节点保存了完整的数据记录，而MyISAM中索引文件与数据文件是分离的，叶子节点上的索引文件仅保存了数据记录的地址. 对于辅助索引，InnoDB中辅助索引会对主键进行存储，查找时，先通过辅助索引的B+树在叶子节点获取对应的主键，然后使用主键在主索引B+树上检索操作，最终得到行数据；MyISAM中要求主索引是唯一的，而辅助索引可以是重复的，主索引与辅助索引没有任何区别，因此，MyISAM中索引检索的算法为首先按照B+Tree搜索算法搜索索引，如果指定的Key存在，则取出其data域的值，然后以data域的值为地址

微服务就是一个独立的职责单一的服务应用程序，一个模块 1．优点：松耦合，聚焦单一业务功能，无关开发语言，团队规模降低 , 扩展性好, 天然支持分库2．缺点：随着服务数量增加，管理复杂，部署复杂，服务器需要增多，服务通信和调用压力增大

Spring Boot的核心注解是@SpringBootApplication , 他由几个注解组成 : ● @SpringBootConfiguration： 组合了- @Configuration注解，实现配置文件的功能； ● @EnableAutoConfiguration：打开自动配置的功能，也可以关闭某个自动配置的选项 ● @ComponentScan：Spring组件扫描

当对表中的数据进行增加、删除、修改时，同时需要动态维护索引，降低了整体的维护速度。 索引需要占据物理空间，如果要建立聚簇索引，那么需要的空间就会更大，因为会将数据存储于叶子节点。 创建索引和维护索引要耗费时间，这种时间随着数据量的增加而增加

Redis集群采用的算法是哈希槽分区算法。Redis集群中有16384个哈希槽（槽的范围是 0 -16383，哈希槽），将不同的哈希槽分布在不同的Redis节点上面进行管理，也就是说每个Redis节点只负责一部分的哈希槽。在对数据进行操作的时候，集群会对使用CRC16算法对key进行计算并对16384取模（slot = CRC16(key)%16383），得到的结果就是 Key-Value 所放入的槽，通过这个值，去找到对应的槽所对应的Redis节点，然后直接到这个对应的节点上进行存取操作

服务调用过程中的负载均衡一般使用SpringCloud的Ribbon 组件实现 , Feign的底层已经自动集成了Ribbon , 使用起来非常简单 客户端调用的话一般会通过网关, 通过网关实现请求的路由和负载均衡

● B+树更便于遍历：由于B+树的数据都存储在叶子结点中，分支结点均为索引，方便扫库，只需要扫一遍叶子结点即可，但是B树因为其分支结点同样存储着数据，我们要找到具体的数据，需要进行一次中序遍历按序来扫，所以B+树更加适合在区间查询的情况，所以通常B+树用于数据库索引。 ● B+树的磁盘读写代价更低：B+树在内部节点上不包含数据信息，因此在内存页中能够存放更多的key。 数据存放的更加紧密，具有更好的空间局部性。因此访问叶子节点上关联的数据也具有更好的缓存命中率。 ● B+树的查询效率更加稳定：由于非终结点并不是最终指向文件内容的结点，而只是叶子结点中关键字的索引。所以任何关键字的查找必须走一条

缓存雪崩/缓存失效 指的是大量的缓存在同一时间失效，大量请求落到数据库 导致数据库瞬间压力飙升。 造成这种现象的 原因是，key的过期时间都设置成一样了。 解决方案是，key的过期时间引入随机因素

在SpringBoot项目的启动引导类上都有一个注解@SpringBootApplication 这个注解是一个复合注解, 其中有三个注解构成 , 分别是 ● @SpringBootConfiguration : 是@Configuration的派生注解 , 标注当前类是一个SpringBoot的配置类 ● @ComponentScan : 开启组件扫描, 默认扫描的是当前启动引导了所在包以及子包 ● @EnableAutoConfiguration : 开启自动配置(自动配置核心注解) 2.在@EnableAutoConfiguration注解的内容使用@Import注解导入了一个AutoC

缓存击穿是指缓存中没有但数据库中有的数据（一般是缓存时间到期），这时由于并发用户特别多，同时读缓存没读到数据，又同时去数据库去取数据，引起数据库压力瞬间增大 解决方案 : ● 热点数据提前预热 ● 设置热点数据永远不过期。 ● 加锁 , 限流

缓存穿透是指查询一条数据库和缓存都没有的一条数据，就会一直查询数据库，对数据库的访问压力就会增大，缓存穿透的解决方案 有以下2种解决方案 ： ● 缓存空对象：代码维护较简单，但是效果不好。 ● 布隆过滤器：代码维护复杂，效果很好

在mysql建立联合索引时会遵循左前缀匹配的原则，即最左优先，在检索数据时从联合索引的最左边开始匹配，组合索引的第一个字段必须出现在查询组句中，这个索引才会被用到 ; 例如 : create index index_age_name_sex on tb_user(age,name,sex); 上述SQL语句对 age,name和sex建一个组合索引index_age_name_sex,实际上这条语句相当于建立了(age) , (age,name) , (age,name,sex)三个索引 .

当一个队列中的消息满足下列情况之一时，就会成为死信（dead letter）： ● 消费者使用basic.reject或 basic.nack声明消费失败，并且消息的requeue参数设置为false ● 消息是一个过期消息，超时无人消费 ● 要投递的队列消息满了，无法投递

聚簇索引并不是单独的索引类型，而是一种数据存储方式。 B+树索引分为聚簇索引和非聚簇索引，主键索引就是聚簇索引的一种，非聚簇索引有复合索引、前缀索引、唯一索引。 在innodb存储引擎中，表数据本身就是按B+树组织的一个索引结构，聚簇索引就是按照每张表的主键构造一颗B+树，同时叶子节点中存放的就是整张表的行记录数据，也将聚簇索引的叶子节点成为数据页。 Innodb通过主键聚集数据，如果没有定义主键，innodb会选择非空的唯一索引代替。如果没有这样的索引，innodb会隐式的定义一个主键来作为聚簇索引。 非聚簇索引又称为辅助索引，InnoDB访问数据需要两次查找，辅助索引叶子节点存储的不再是行

非空字段：索引字段不能有NULL，如果有NULL值将不会包含在索引中。 索引字段越小越好：数据库的数据存储以页为单位一页存储的数据越多一次IO操作获取的数据越大效率越高。 唯一、不为空、经常被查询的字段 的字段适合建索引。 取值离散大的字段：（变量各个取值之间的差异程度）的列放到联合索引的前面，可以通过count()函数查看字段的差异值，返回值越大说明字段的唯一值越多字段的离散程度高。 限制创建索引的数量：对于存在大量更新操作的表，索引一般不超过3个。